5G工业时代，为什么说机器视觉是未来发展的趋势？

随着我国各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，机器视觉逐步开始了工业现场的应用。在政府的利好驱动下，国内机器视觉行业快速发展，中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一。预计到2025年我国机器视觉市场规模将达246亿元。接下来让我们来了解一下机器视觉——5G工业的“眼睛”

5G工业时代，智能制造的关键

机器视觉是通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接受和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或 用于控制机器人运动的装置。

●工业视觉具备极强的机器特性，如极高的速度、精度、重复性等，这些特性成为工业机器视觉 产品的重要参数。

●与此同时，工业机器视觉拥有采集大量现场数据的能力，数据是驱动行业快速迭代、获取信息 的重要来源，这也将成为工业机器视觉未来的巨大可能。

5G赋能机器视觉长远发展，开启工业互联重要纪元：

工业机器视觉是工业生产环境中的重要一环，而5G为工业机器视觉的规模化提供了网络基础，最终促进整个 工业互联网的搭建。

2019年机器视觉已至65亿规模，未来将高速发展

●根据德勤《中国人工智能白皮书》，全球 人工智能市场规模已高达6800亿美元，其 中中国市场的规模为710亿美元。根据赛迪顾问数据，至2020年，中国智能 40制造装备市场预计可达2万亿元。

●GGII数据显示，2019年中国机器视觉市场规模65.50亿元(该数据 未包含计算机视觉市场规模)，同比增长21.77%。2014-2019年复 合增长率为28.36%。GGII预测，到2023年中国机器视觉市场规模将达到155.6亿元。

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工业机器视觉未来趋势预测

工业机器视觉的行业受到技术、下游产业、社会结构共同驱动

●机器视觉的产生顺应工业自动化的发展，天生具备机器高精度、高速度的特征，在特殊应用领域如面板生产、半导体，机器视觉有不可取代的作用，并非只是单纯的“降本增效”。下游产业不断纵向迭代(如汽车的智能化、面板领域的屏幕迭代)、横向扩张(如半导体、新能 源、工业机器人等)，对机器视觉的需求愈发巨大。

●过去国内的低廉劳动力充足，而目前中国的老龄化程度相当于日本的 90 年代，逐渐迈入老龄化的过程，人口结构的变化导致劳动力成本的上升，将迫使企业不断加大在自动化、智能化的投入。

全球制造业逐步向中国转移，带动中国机器视觉由硬件至软件的全面发展，上游零部件中光源、工业相 机最先逐步国产化，镜头、图像底层软件有其存活的空间。国内方案商具备更多服务头部客户的机会 

国外仍占据高端客户，中国企业或会出现三种情况：

●在高端领域，国内的龙头企业会与康耐视、基恩士等正面交锋，在技术追赶后通过高性价比逐步稳固行业份额。在中小企业或非标品的需求中，国内企业具备高性价比、本地服务的优势，但因产品、模式难以复制，存在无法大规模扩张的风险。

●随着深度学习、3D视觉技术等新技术的发展，中国企业存在在新技术上弯道超车的机会。

【技术趋势】

传感端:部分应用场景由基于PC的传统系统转向集成度高的智能相机

智能相机是传统基于PC系统的集合体，有集成度高、成本低、运用灵活的特性，目前机器视觉方案商、 工业相机的生产商、自动化设备生产商都正研发或已推出智能相机产品

传感端：由2D视觉逐步迈入3D视觉

3D视觉有助于拓宽2D视觉无法触及的领域，拉高行业的整体天花板:相较于2D视觉，3D视觉可以更好地进行多传感器融合，检测快速移动目标并获得形状、对比度、空间坐标信息等深度信息，应用领域远 多于2D视觉;国际巨头与国内上市公司都已将3D视觉作为未来重要的研发方向之一，一级市场的相关投 融资愈发活跃。根据MarketsandMarkets的研究，全球3D视觉传感器市场将在2025年达到100亿美元， 实现27.6%的年复合增长。

算法端：由传统的机器学习进入深度学习阶段：

深度学习将机器视觉的效率和鲁棒性与人类视觉的灵活性结合，能完成更复杂的环境中的检测:对于随 机出现的复杂外观检测，传统的机器学习无法保障其稳定性，而深度学习是对传统机器学习算法的颠覆。深度学习将融入智能相机、3D视觉之中。康耐视已在2020年4月推出集成了深度学习功能的工业智能相 机 In-Sight D900。算法端：由传统的机器视觉学习进入深度学习

网络端:万物互联互通，工业互联的未来

机器视觉作为智能制造的大脑和眼睛，是工业互联网边缘层的重要数据入口:工业互联的趋势要求生产 控制系统集成到上层的制造管理系统，并最终接入企业管理系统，实现信息从生产现场到管理层的贯通， 行业内的企业、 行业协会、 产业联盟在机器视觉互联互通方面，正在不断合作和投入，制定数据接口、 通讯协议等基础共性标准。

如何跟上工业时代的步伐

在生活中，很多超市都有在销售矿泉水、饮料什么的，大量的需求对企业的压力也是很大的，老板需要很多员工去完成产品的检测。

我们在购买饮料的时候也会比较看看，饮料多了还是少了。企业老板们为了避免不合格产品流入市场，提高产品的检测效率，减少客户投诉，引入了机器视觉技术替代人工。